Real-Time, Optical Measurement of Gas Temperature and Particle Emissivity in a Full-Scale Steelmaking Furnace
Notice bibliographique
Résumé
This article summarizes the successful implementation of a novel technique for measuring gas temperature and particle emissivity in real time at the mouth of a full-scale basic oxygen furnace (BOF). Both the technique and the data presented here may be useful to both process-control professionals interested in energy balances and computational fluid dynamic (CFD) modelers seeking in-situ data for their specific radiation heat-transfer submodels and temperature-boundary conditions. A description of the sensor, the retrieval algorithms, and the assumptions associated with each is included. The technique is based on midinfrared-emission spectroscopy. Results from a campaign spanning seven heats at a 168-tonne converter with data points every 2 seconds have been reported. During decarburization, the average off-gas temperature and particle emissivity were 1471 K and 0.55, respectively, for low-carbon heats (aim carbon <0.08 pct), and 1517 K and 0.36, respectively, for high-carbon heats (aim carbon >0.30 pct). Practical issues, validation of the assumptions, and measurement uncertainty are discussed. This technique may be applicable to other metallurgical batch processes in which large columns of high-temperature off-gases containing CO, CO 2 , and particles are present.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».